HMAS ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Entwicklung hierarchischer Multi-Agenten-Systeme ermöglicht. Es bietet Abstraktionen für die Definition von Agentenhierarchien, Inter-Agent-Kommunikationsprotokollen, Umweltintegration und integrierte Trainingsschleifen. Forscher und Entwickler können HMAS verwenden, um komplexe Agenteninteraktionen zu prototypisieren, koordinierte Politiken zu trainieren und die Leistung in simulierten Umgebungen zu bewerten. Das modulare Design erleichtert die Erweiterung und Anpassung von Agenten, Umgebungen und Trainingsstrategien.

MADDPG-Keras liefert einen vollständigen Rahmen für die Forschung im Multi-Agenten-Verstärkungslernen, indem es den MADDPG-Algorithmus in Keras implementiert. Es unterstützt kontinuierliche Aktionsräume, mehrere Agenten und Standardumgebungen von OpenAI Gym. Forscher und Entwickler können neuronale Netzarchitekturen, Trainings-Hyperparameter und Belohnungsfunktionen konfigurieren und Experimente mit eingebautem Logging und Modell-Checkpointing starten, um das Lernen und Benchmarking von Multi-Agenten-Politiken zu beschleunigen.